Perceptual Scales Predicted by Fisher Information Metrics: A Study on Perception and Probabilistic Modeling

Core Concepts

The perceptual scale is mainly influenced by the stimulus power spectrum, as demonstrated through probabilistic modeling of perception.

Abstract

ABSTRACT: Perception transforms physical variables into internal psychological variables. Psychophysical measurements are crucial for determining perceptual scales. The value of measuring perceptual scales for classical and less classical physical variables is demonstrated. INTRODUCTION: Difference scaling methods measure relative perceptual differences in human observers. Maximum Likelihood Difference Scaling (MLDS) infers the function mapping physical to perceptual space. Thurstone's law of comparative judgment underlies MLDS assumptions. PROBABILISTIC MODELING OF PERCEPTION: Probabilistic models integrate concepts like redundancy reduction and information maximization. Julesz's hypothesis on texture perception being statistical influences modern texture synthesis algorithms. Bayes rule efficiently predicts human perceptual behaviors. FISHER INFORMATION IN NEURAL POPULATIONS: Neural population coding models inspire optimal observer theory by Wei & Stocker (2017). Fisher information quantifies variance of a stimulus estimator from neural population encoding. Relation between Fisher information, prior, and neural population models is established. PERCEPTUAL DISTANCE: Perceptual distances quantify image quality beyond Signal-to-Noise Ratio (SNR). Deep generative modeling introduces new scores like Inception score and Fréchet Inception Distance (FID). DNN features-based scores align better with human perception than traditional metrics. CONTRIBUTIONS: Convergence theorem resolves tension between univariate Bayesian theories and high-dimensional images. Function ψ can be interpreted as the perceptual scale measured by difference scaling experiments. Area Matching Score (AMS) evaluates mismatch between predicted and measured perceptual scales.

Stats

"First, we show that the assumption that an observer has an internal representation of univariate parameters such as spatial frequency or orientation while stimuli are high-dimensional does not lead to contradictory predictions when following the theoretical framework." "Second, we show that the measured perceptual scale corresponds to the transduction function hypothesized in this framework." "In particular, we demonstrate that it is related to the Fisher information of the generative model that underlies perception."

Quotes

Key Insights Distilled From

Perceptual Scales Predicted by Fisher Information Metrics

by Jonathan Vac... at arxiv.org 03-19-2024

https://arxiv.org/pdf/2310.11759.pdf

Deeper Inquiries

質問1

確率モデリングは、伝統的なアプローチを超えて知覚の理解をどのように向上させるか？ 回答1： 確率モデリングは、従来のアプローチでは捉えきれない複雑な関係性やパターンを明らかにすることができます。例えば、画像認識や知覚における不確実性を考慮したり、人間の感覚システムが情報処理を行う際の効率性や最適化されたコード表現を探求する際に役立ちます。また、確率モデルは統計学的手法としても有用であり、信頼性の高い推定値や予測値を得るために重要です。

質問2

画質評価のために深層学習ベースのメトリクスだけに依存することから生じる可能性がある制限事項は何ですか？ 回答2： 深層学習ベースのメトリクスだけに依存する場合、特定のデータセットや訓練方法へバイアスがかかったり、一般化能力が低下したりする可能性があります。また、深層学習ベースのメトリクスは高次元で複雑な特徴量を扱うことができますが、「ブラックボックス」として解釈しづらくなる点も考慮すべきです。

質問3

ニューラル集団符号化モデルを取り入れることで知覚距離推定方法を改善する具体的な方法は何ですか？ 回答3： ニューラル集団符号化モデルを導入することで、単一ニューロンレベルからより大域的・複雑なパターンまで対応しやすくなります。このアプローチでは神経科学的根拠から洞察力豊かな知覚距離指標を開発し、「最適判断者」理論から逸脱した新しい見方や予測手法も可能となります。これによって人間感覚システムへより近い精度良い評価指標作成へつなげられる可能性があります。